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AI-Assisted Antidiabetic Drug Consultation System for Glycemic Control in Type 2 Diabetes Patients Managed by Non-Specialist Physicians (AI-ADCS)

29 juin 2026 mis à jour par: National Taiwan University Hospital

Clinical Validation of AI-assisted Antidiabetic Drug Consultation System-1

This study tests whether an artificial intelligence (AI) tool can help doctors choose better diabetes medicines for their patients. Type 2 diabetes is very common, but there are far more patients than diabetes specialists, so many patients are treated by doctors who are not diabetes specialists. The researchers built an AI consultation system that gives doctors real-time suggestions and predictions about diabetes medicines while they are prescribing. The doctor always makes the final decision.

In this trial, patients with type 2 diabetes whose blood sugar is not well controlled will be placed by chance (randomly) into one of two groups. In one group, the doctor uses the AI system when deciding on diabetes medicines. In the other group, the doctor prescribes as usual, without the AI system. All medicines used are already approved in Taiwan and given at approved doses.

The study follows each patient for 12 months, with check-ups at the start and at 3, 6, 9, and 12 months. The main goal is to compare how much the patients' long-term blood sugar level (HbA1c) improves between the two groups after one year. The researchers also look at how many patients reach their blood sugar target, how often low blood sugar happens, and whether any side effects occur. The aim is to find out whether using the AI tool leads to better blood sugar control.

Aperçu de l'étude

Statut

Pas encore de recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Type d'étude

Interventionnel

Inscription (Estimé)

400

Phase

  • N'est pas applicable

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Coordonnées de l'étude

Sauvegarde des contacts de l'étude

Lieux d'étude

  • Taïwan
      • Taipei, Taïwan, 100
        • National Taiwan University Hospital
        • Contact:

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Non

La description

Inclusion Criteria:

  • Adults aged 18 to 80 years
  • Diagnosis of type 2 diabetes for at least 6 months
  • HbA1c above 8% within the past 3 months
  • Currently using one or more oral antidiabetic drugs
  • Able to understand and provide written informed consent

Exclusion Criteria:

  • Pregnancy or breastfeeding
  • Recent participation in another interventional clinical trial
  • Cognitive impairment precluding understanding of the study
  • Active cancer treatment within the past 6 years
  • Use of systemic steroids

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

  • Objectif principal: Traitement
  • Répartition: Randomisé
  • Modèle interventionnel: Affectation parallèle
  • Masquage: Seul

Armes et Interventions

Groupe de participants / Bras
Intervention / Traitement
Expérimental: AI-Assisted Prescribing
Non-specialist physicians prescribe antidiabetic medications after consulting the AI-assisted antidiabetic drug consultation system. The system provides real-time, interactive prescribing recommendations, a drug-prioritization order, and outcome predictions. The physician retains full control over the final prescribing decision. All medications are approved in Taiwan and prescribed within approved dose ranges. Patients are followed for 12 months.
Dispositif: AI-assisted antidiabetic drug consultation system
A machine-learning based clinical decision support software that provides non-specialist physicians with real-time, interactive antidiabetic prescribing recommendations, a drug-prioritization order, and outcome predictions (e.g., the predicted likelihood of reaching glycemic targets and responder/non-responder status for individual drugs). The system was developed and validated using the NTUH integrated medical database platform. It provides advisory recommendations only; the treating physician retains full control over the final prescribing decision. All recommended medications are approved in Taiwan and within approved dose ranges.
Comparateur actif: Manual Prescribing (Non-AI)
Non-specialist physicians prescribe antidiabetic medications manually according to usual clinical practice, without using the AI consultation system. All medications are approved in Taiwan and prescribed within approved dose ranges. Patients are followed for 12 months.
Autre: Manual antidiabetic prescribing (without AI)
Antidiabetic medications prescribed manually by non-specialist physicians according to usual clinical practice, without using the AI consultation system. All medications are approved in Taiwan and prescribed within approved dose ranges.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Change in HbA1c from baseline to 12 months
Délai: Baseline and 12 months
The between-group difference in the change in glycated hemoglobin (HbA1c) from baseline to 12 months, comparing the AI-assisted prescribing arm with the manual prescribing (control) arm. HbA1c reflects long-term glycemic control. The primary analysis uses analysis of covariance (ANCOVA) adjusting for baseline HbA1c, following the intention-to-treat principle.
Baseline and 12 months

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Proportion of participants achieving HbA1c < 7.0% at 12 months
Délai: 12 months
The proportion of participants reaching the glycemic target of HbA1c below 7.0% at 12 months, compared between arms using chi-square tests.
12 months
Incidence of hypoglycemia over 12 months
Délai: Up to 12 months
Incidence of hypoglycemic events over the 12-month follow-up, graded by severity: Level 1, glucose < 70 mg/dL (3.9 mmol/L) and ≥ 54 mg/dL (3.0 mmol/L); Level 2, glucose < 54 mg/dL (3.0 mmol/L); Level 3, severe hypoglycemia requiring assistance of another person regardless of glucose value. Compared between arms using Poisson regression.
Up to 12 months
Incidence of prespecified adverse events over 12 months
Délai: Up to 12 months
Incidence of prespecified adverse events over the 12-month follow-up, including urinary tract infection, lower-limb edema, signs of heart failure, fractures, nausea, vomiting, and diarrhea. Compared between arms using Poisson regression.
Up to 12 months
Change in HbA1c from baseline at 3, 6, 9, and 12 months
Délai: Baseline, 3, 6, 9, and 12 months
Baseline, 3, 6, 9, and 12 months

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

National Taiwan University Hospital

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Estimé)

1 juillet 2026

Achèvement primaire (Estimé)

1 novembre 2027

Achèvement de l'étude (Estimé)

1 novembre 2027

Dates d'inscription aux études

Première soumission

29 juin 2026

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

29 juin 2026

Première publication (Réel)

6 juillet 2026

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

6 juillet 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

29 juin 2026

Dernière vérification

1 juin 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • 202507154RINA
  • 115-X007 (Autre subvention/numéro de financement: National Taiwan University Hospital Yunlin Branch)

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

INDÉCIS

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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